在人工智慧（AI）不斷發展的過程中，許多人擔心他們的工作會被機器取代。然而，真正要擔心的，可能是薪水。根據知名商業顧問 Sangeet Paul Choudary 最近發表的文章，AI 不會奪走工作，但會削減薪水。
AI 影響工作拆解與重組
每一份工作都是由多個任務組成的組合。一些任務需要專業技能，而另一些則不需要，但這些任務依然是工作的一部分，因為拆解和委派這些任務的成本可能很高。每一波新技術（包括目前的生成式 AI）都會攻擊這個任務組合。
替代與補充
新技術可以替代特定工作，例如智能排程工具可以完全替代人類執行的排程任務。新技術也可以補充特定任務，例如 AI 的進步可以提供診斷支持，增強醫生和放射科醫生執行任務的能力。
技術對技能溢價的影響
技術對於工作的影響可以通過四種方式重組工作組合：
- 現狀維持
- AI 增強能幫助工人，但不會顯著提高他們通過生產力提升或包含更多高價值任務來捕獲價值的能力。
- 結果：技能溢價不變，即技術對薪水沒有上升或下降的壓力。
- 價值遷移
- AI 增強能提高生產力或讓工人提升至包含更高價值任務的工作組合。
- 結果：技能溢價增加，即工人可以為相同的技能收取更高的薪水。
- 商品化
- AI 增強會吸收專業任務的價值，並隨著時間的推移使其商品化。
- AI 增強降低了進入專業任務的技能門檻，增加了可以執行這些任務的潛在工人人數。在需求沒有顯著變化的情況下，這種競爭加劇了工人捕獲價值的能力。
- 結果：技能溢價下降，即隨著越來越多的工人使用技術，維持薪水的能力下降。
- 最終替代
- 隨著數據驅動的學習效果，AI 增強最終可能演變為自動化，完全替代人類執行的任務。
- 結果：工作本身被替代。
人類技能溢價的三個來源
- 技能優勢
- 高技能工人相對於低技能工人所擁有的技能溢價。
- 學習優勢
- 通過持續學習保護和增長技能溢價的能力。
- 管理優勢
- 將技能和學習優勢與計劃和資源分配能力相結合而產生的額外技能溢價。
AI 侵蝕技能溢價的三種方式
- 專業任務的技能溢價
- AI 使得低技能工人能夠與高技能工人表現相當，從而降低了技能壁壘，使得工人更具可替代性，最終使任務商品化。
- 學習優勢的技能溢價
- AI 通過持續吸收技能來侵蝕學習優勢。例如，AI 可以商品化和吸收醫生在特定行業中開發的專有知識和學習優勢。
- 管理優勢的技能溢價
- AI 代理人能夠執行環境掃描、計劃和資源分配，從而侵蝕人類在回路中的管理優勢。
總的來說，人們通常依靠專業技能、學習優勢和管理能力來獲得更高的薪資，但現今的 AI 在這三方面已經接近甚至超越人類。
資料來源：https://platforms.substack.com/p/ai-wont-eat-your-job-but-it-will
